【摘 要】
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膜计算是自然启发的计算范式中一个活跃的分支,在膜计算框架中研究的所有计算模型都被命名为P系统。P系统是从生物细胞的功能和结构出发,从化学物质相互作用和跨膜的生物过程中被抽象出来。神经元是人体中最有趣的细胞类型之一,大量的神经元以合作的方式工作,能够执行复杂的任务。脉冲神经P系统是从神经元或脑细胞的行为中抽象出来的神经型膜计算系统。本文利用不同的生物机理与神经型P系统的特性相结合,提出了三种神经型P
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膜计算是自然启发的计算范式中一个活跃的分支,在膜计算框架中研究的所有计算模型都被命名为P系统。P系统是从生物细胞的功能和结构出发,从化学物质相互作用和跨膜的生物过程中被抽象出来。神经元是人体中最有趣的细胞类型之一,大量的神经元以合作的方式工作,能够执行复杂的任务。脉冲神经P系统是从神经元或脑细胞的行为中抽象出来的神经型膜计算系统。本文利用不同的生物机理与神经型P系统的特性相结合,提出了三种神经型P系统变体,并研究其计算完备性。论文的创新工作总结如下:（1）提出了脉冲神经P系统的一个新变体,即赢家通吃脉冲神经P系统（简称为SNP-WTA系统）。通过SNP-WTA系统作为数字生成和接受设备能正确模拟注册机指令,证明SNP-WTA系统作为数字接受/生成设备是图灵通用的。构建出一个含有72个神经元,并且能够计算所有图灵可计算函数的SNP-WTA系统,证明此SNP-WTA系统作为函数计算设备是具有小通用性的。（2）提出了脉冲神经P系统的一个新变体,即带抑制规则的序列脉冲神经P系统（简称为IR-SSNP系统）,通过IR-SSNP系统在最大序列和最大伪序列策略工作模式下作为数字生成和接受设备能正确模拟注册机指令,证明IR-SSN系统作为数字接受/生成设备是图灵通用的。并且,构建出一个由89个神经元组成并且能够计算所有图灵可计算函数的IR-SSNP系统,证明此IR-SSNP系统作为函数计算设备是具有小通用性的。（3）提出了神经型P系统的一个新变体序列树突P系统（简称为SDeP系统）,通过SDeP系统在最大序列和最大伪序列策略工作模式下作为数字生成和接受设备能正确模拟注册机指令,证明SDeP系统作为数字接受/生成设备是图灵通用的。并且,构建出一个由91个神经元组成并且能够计算所有图灵可计算函数的SDeP系统,证明此SDeP系统作为函数计算设备是具有小通用性的。本文研究的是神经型P系统的三种变体,在理论上证明三种变体的计算完备性,即作为数字接受/生成设备和函数计算设备是图灵通用的。论文中提出的三种变体不仅更具灵活性、控制机制更强大、更符合生物事实,同时也对未来探索新型计算机提供理论基础。
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